รายงาน AI ปี 2025 โดย McKinsey: สรุป 10 ประเด็นสำคัญที่องค์กรต้องรู้ก่อนลงทุน AI ต่อ

 

รายงาน AI ปี 2025 ของ McKinsey บอกอะไรกับองค์กรจริงๆ?

 

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI กลายเป็นคำที่แทบทุกองค์กรพูดถึง
หลายองค์กรลงทุนในเครื่องมือใหม่ ทดลองใช้ Generative AI สร้าง use case มากมาย และเริ่มนำ AI เข้ามาอยู่ในกระบวนการทำงานประจำวัน

 

แต่คำถามสำคัญคือ
“องค์กรเหล่านั้น ได้คุณค่าทางธุรกิจจาก AI จริงแล้วหรือยัง?”

 

รายงาน AI ปี 2025 ของ McKinsey (The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation) ให้คำตอบที่ชัดเจนและค่อนข้างท้าทายผู้นำองค์กรอย่างมาก

แม้กว่า 88% ขององค์กรทั่วโลกจะเริ่มใช้ AI แล้ว แต่มีเพียง ส่วนน้อยที่สามารถแปลง AI ให้เป็นผลลัพธ์ระดับองค์กร (Enterprise Impact) ได้จริง

 

เราจะช่วยชี้ให้เห็นว่า

• อะไรคือ “ช่องว่าง” ระหว่างการทดลองใช้ AI กับการสร้างผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์
• เหตุใดบางองค์กรจึงก้าวขึ้นเป็น AI High Performers ในขณะที่ส่วนใหญ่ยังติดอยู่ในช่วง Pilot
• และที่สำคัญที่สุด AI ยังไปไม่ถึงจุดที่องค์กรต้องการ เพราะเทคโนโลยี หรือเพราะองค์กรยังไม่พร้อมจะเปลี่ยนตัวเอง?

 

บทความนี้จึงสรุป 10 Key Takeaways สำคัญจากรายงาน AI ปี 2025 ของ McKinsey
พร้อมการตีความเชิงกลยุทธ์และ Next Step ที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้จริง เพื่อช่วยให้ผู้นำมอง AI ไม่ใช่แค่ “เครื่องมือ” แต่เป็น แรงขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทั้งระบบ

 

 

1. AI ถูกใช้อย่างแพร่หลาย แต่ยังไม่สร้างผลลัพธ์เชิงธุรกิจในระดับองค์กร

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• 88% ขององค์กรใช้ AI อย่างน้อย 1 ฟังก์ชัน เทียบกับ 78% จากปีที่ผ่านมา
• แต่มีเพียง 31% ที่อยู่ในช่วง Scaling
• และแค่ 7% เท่านั้นที่ถือว่า Fully scaled
• โดยฟังก์ชันที่นำ AI agent เข้ามาใช้มากที่สุด คือ Knowledge management และน้อยที่สุด คือ Manufacturing
• ส่วนขนาดรายได้บริษัท ยังเป็นบริษัทรายได้ขนาด 1-5 พันล้าน ที่นำร่อง Fully scaled ในการใช้ AI มากกว่าการ Pilot แต่ก็ยังถือว่าเป็นเปอร์เซ็นต์ที่น้อยอยู่

Insight สำคัญ
ปัญหาไม่ใช่ “องค์กรไม่ใช้ AI” แต่ คือ AI ยังไม่ถูกฝังเข้าไปในกลไกการทำงานหลักขององค์กร

 

Next Step สำหรับองค์กร

• เริ่ม Decode ที่ Workflow ก่อน ว่าส่วนใดที่ควรเปลี่ยน และคุ้มค่าที่จะเปลี่ยน ก่อนหาเทคโนโลยีใหม่ หรือ AI เข้ามา
• เลิกวัดความสำเร็จ AI แค่จำนวน Use case
• เชื่อม AI initiative กับ KPI ระดับองค์กร (Revenue, Productivity, Customer Value)

 

 

2. องค์กรส่วนใหญ่ยังติดอยู่ในช่วง Experiment/ Pilot เพื่อทดสอบความคุ้มค่า

 

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• เกือบ 2 ใน 3 ขององค์กร ยังอยู่ในช่วงทดลองหรือ pilot
• มีเพียงประมาณ 1 ใน 3 ที่เริ่ม scale AI ได้จริง

 

Insight สำคัญ
หลายองค์กรมี AI project เยอะ แต่ ไม่มี AI Operating Model ที่รองรับการ scale

 

Next Step สำหรับองค์กร

• สร้าง AI Roadmap ระดับองค์กร
• กำหนดชัดว่า Use case ใด “ต้อง Scale” และ Use case ใดที่ต้องพิจารณาใหม่
• ตั้ง AI governance ตั้งแต่ต้น ไม่รอให้เกิดปัญหา

 

 

3. AI Agents กำลังมา แต่ยังไม่พร้อมใช้งานในวงกว้าง

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• 62% ขององค์กรเริ่มทดลอง AI Agents
• แต่มีเพียง 23% ที่ Scale agentic AI ได้จริง
• ฟังก์ชันที่มีการใช้ AI Agent มากที่สุด คือ Software engineering ในอุตสาหกรรมภาค Technology อยู่ที่ 24% ของผู้ตอบ Survey

และรองลงมา คือ ฟังก์ชัน IT ในอุตสาหกรรมภาค Technology อยู่ที่ 22% ของผู้ตอบ Survey

• ส่วนในการใช้งาน AI โดยทั่วไป ฟังก์ชันที่ใช้งานเยอะที่สุด คือ Knowledge Management ในอุตสาหกรรม Insurance อยู่ที่ 64% ของผู้ตอบ Survey

 

Insight สำคัญ
AI Agents ต้องการ

• Workflow ที่ชัด
• Data ที่พร้อม
• Human oversight

 

Next Step สำหรับองค์กร

• เริ่มจากให้ Agent ที่ช่วย “งานซ้ำซ้อน” ไม่ใช่งานตัดสินใจซับซ้อน
• ออกแบบ Role ระหว่าง “คน + AI Agent” ให้ชัด
• อย่าข้ามขั้นจาก Pilot ไป Full automation

 

 

4. คุณค่าของ AI ยังเกิดในระดับ Use Case มากกว่า Enterprise

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• Cost reduction เห็นชัดใน IT, Software Engineering, Manufacturing
• Revenue uplift พบมากใน Marketing & Sales และ Product Development

 

Insight สำคัญ
AI ให้ผลลัพธ์ดีในจุดย่อย แต่ ยังไม่ถูกเชื่อมเป็น Value chain ทั้งองค์กร

 

Next Step สำหรับองค์กร

• Mapping use case → Value chain
• เชื่อม Data และ Insight ข้ามฟังก์ชัน
• ตั้ง Owner ระดับ Enterprise สำหรับ AI value

 

 

5. AI สร้าง “Innovation” ได้ชัดกว่าผลกำไรในระยะสั้น

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• 64% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า AI ช่วยด้าน Innovation และ 45% กล่าวว่าช่วยเรื่อง Employee satisfaction, Customer satisfaction, Competitive differentiation
• แต่มีเพียง 25% ที่เห็นผลชัดด้านความเปลี่ยนแปลงทาง Market share
• และ 7% กล่าวว่าส่งผลให้ Cost เพิ่มขึ้น

 

Insight สำคัญ
AI เป็น Leading indicator ของการเปลี่ยนแปลง มากกว่า lagging indicator ทางการเงิน

 

Next Step สำหรับองค์กร

• วัด AI impact ทั้งเชิงการเงินและไม่ใช่การเงิน
• ใช้ AI เป็นเครื่องมือทดลองโมเดลใหม่
• สื่อสารกับผู้บริหารว่า ROI ของ AI ไม่ได้มาเร็วเสมอ

 

 

6. Leadership Ownership คือ หัวใจของ AI ที่ scale ได้

 

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• AI High Performers มีผู้นำที่แสดง ownership ชัดเจน มากกว่า 3 เท่า

 

Next Step สำหรับองค์กร

• กำหนด Ownership ที่ชัดเจน ในการผลักดันการใช้งาน AI ภายในองค์กร
• ผูก AI กับ Agenda ขององค์กร
• ทำให้ AI เป็นเรื่องธุรกิจ ไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว

 

 

7. Human-in-the-loop คือ เงื่อนไขของ AI ที่เชื่อถือได้

 

ข้อมูลจากรายงาน AI
องค์กรที่กำหนดชัดว่า

• เมื่อไร AI ตัดสินใจ เมื่อไรคนต้อง Validate จะได้ผลลัพธ์ดีกว่า
• โดยจะเรียกว่า Hybrid intelligence

 

Insight สำคัญ
AI ที่ไม่มีมนุษย์กำกับ = ความเสี่ยง

 

Next Step สำหรับองค์กร

• ออกแบบ Decision right ระหว่าง AI และคน
• สร้าง Trust ใน AI ผ่าน transparency
• ฝึกคนให้ “ทำงานร่วมกับ AI”

 

 

8. องค์กรที่ได้ผลลัพธ์สูง ลงทุนกับ AI มากกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• มากกว่า 1 ใน 3 ของ AI High Performers ใช้มากกว่า 20% ของ Digital Budget กับ AI

 

Next Step สำหรับองค์กร

• วาง AI investment plan ระยะกลาง–ยาว
• เลิกทำ AI แบบทดลองเล็ก ๆ กระจัดกระจาย

 

 

9. AI เปลี่ยน “ทักษะ” เร็วกว่าจำนวนพนักงาน

 

ข้อมูลจากรายงาน AI

• 32% คาดว่าจำนวนพนักงานจะลดลง
• 43% คาดว่าจำนวนพนักงานจะไม่เปลี่ยน หรือเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย
• 13% คาดว่าจำนวนพนักงานจะเพิ่มขึ้น

 

Insight สำคัญ
AI ไม่ได้แทนคนทั้งหมด แต่แทน “บางงาน”

 

Next Step สำหรับองค์กร

• ทำ Workforce planning ควบคู่ AI strategy
• Reskill มากกว่าลดคน
• วัด Capability โดยรวมไม่ใช่แค่ตำแหน่งงาน

 

 

10. ความต้องการ AI Skill เชิงลึกเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

 

ข้อมูลจากรายงาน AI
ตำแหน่งที่ถูกจ้างเพิ่ม เช่น

• AI Data Scientists
• Data Engineers
• Machine Learning Engineer
• AI Product Owner

 

Next Step สำหรับองค์กร

• พัฒนา AI skill ภายใน ไม่พึ่งจ้างอย่างเดียว
• สร้าง AI literacy ให้พนักงานทุกระดับ
• ออกแบบ career path ใหม่ที่มี AI เป็นส่วนหนึ่งด้วย

 

 

บทสรุป

 

รายงาน AI 2025 สะท้อนอะไรถึงอนาคตขององค์กร?

เมื่ออ่าน รายงาน AI ปี 2025 ของ McKinsey และบทวิเคราะห์เพิ่มเติมจนครบ จะเห็นภาพเดียวกันชัดเจนว่า

ความท้าทายของ AI ในวันนี้ ไม่ได้อยู่ที่ “เรามี AI หรือไม่”
แต่อยู่ที่ “เราพร้อมเปลี่ยนองค์กรเพื่อใช้ AI หรือยัง”

 

องค์กรส่วนใหญ่ในโลกได้ก้าวข้ามคำถามเรื่อง Should we use AI? ไปแล้ว
แต่ยังติดอยู่กับคำถามที่ยากกว่ามากคือ

• เราจะ ออกแบบงานใหม่อย่างไรให้ AI สร้างคุณค่าได้จริง
• เราจะ เชื่อม AI เข้ากับกลยุทธ์ ไม่ใช่แค่กระบวนการย่อย
• และเราจะ พัฒนาคนให้ทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมั่นใจและมีความหมาย ได้อย่างไร

 

บทเรียนสำคัญจากรายงาน AI ฉบับนี้คือ
องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้ชนะเพราะ

• ใช้เครื่องมือ AI ที่ล้ำกว่า
• หรือเริ่มใช้ AI เร็วกว่าคนอื่น

 

แต่ชนะเพราะพวกเขา

• คิด AI ในระดับ Transformation ไม่ใช่ Automation
• กล้า Redesign Workflow และ Operating Model
• มีผู้นำที่แสดง Ownership และ Role Model การใช้ AI
• และลงทุนกับ People & Capability ควบคู่กับเทคโนโลยี

 

ในที่สุดแล้ว AI จะไม่ใช่ตัวที่กำหนดว่าองค์กรใดจะอยู่รอดหรือไม่
แต่จะเป็นตัวที่ขยายความแตกต่างระหว่าง

องค์กรที่ “กล้าเปลี่ยน”
กับองค์กรที่ “เพียงแค่ปรับตัวเล็กน้อย”

สำหรับผู้นำองค์กรในวันนี้ คำถามที่รายงาน AI ปี 2025 ทิ้งไว้จึงไม่ใช่
“เราจะเริ่มใช้ AI เมื่อไร”
แต่คือ
“เราพร้อมจะเปลี่ยนองค์กรแค่ไหน เพื่อให้ AI สร้างคุณค่าได้จริง”

 

สามารถติดต่อ Pragma & Will Group ได้หากต้องการ Transform องค์กรให้รองรับการใช้ AI อย่างเห็นผลลัพธ์ ตั้งแต่ การปรับโครงสร้างองค์กร จนไปถึงการพัฒนาทักษะพนักงานให้ตอบโจทย์โลกธุรกิจในอนาคต

 

 

ติดตามบทความที่เกี่ยวข้อง

• EVP หรือ “หัวใจสำคัญ” ในการออกแบบเรื่อง HR อย่างยั่งยืน Read More
• How Agentic AI Actually Work in HR ฟังกันในเชิง Concept มาเยอะแล้ว มาดู Real Case กันดีกว่า Read More
• 5 HR Trends 2026 ที่จะเปลี่ยนเกมด้าน People & Organization Read More

หากต้องการติดต่อสามารถติดต่อ Pragma and Will Group ได้ที่ Contact